本申請涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種充電樁識別方法、自移動設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著自移動設(shè)備(如可移動的機(jī)器人)的快速發(fā)展，自移動設(shè)備的應(yīng)用范圍越來越廣泛。在實際生產(chǎn)和生活中，自移動設(shè)備已經(jīng)廣泛應(yīng)用于酒店、商超、樓宇、機(jī)場等商業(yè)場景中。當(dāng)自移動設(shè)備電量不足時，自移動設(shè)備需要移動至充電樁進(jìn)行充電。目前，相關(guān)技術(shù)通常是采用特征識別方式來識別充電樁，但是容易受到噪點的干擾，導(dǎo)致識別充電樁的準(zhǔn)確性較低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┝艘环N充電樁識別方法、自移動設(shè)備和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，解決了相關(guān)技術(shù)中采用特征識別方式來識別充電樁充電樁存在準(zhǔn)確性較低的問題。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N充電樁識別方法，應(yīng)用于自移動設(shè)備，自移動設(shè)備配置有拍攝設(shè)備和激光雷達(dá)，所述方法包括：

3、獲取所述拍攝設(shè)備采集的深度圖像數(shù)據(jù)，以及獲取所述激光雷達(dá)采集的激光點云數(shù)據(jù)；根據(jù)所述深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別；若根據(jù)所述深度圖像數(shù)據(jù)未識別到所述充電樁，則根據(jù)所述激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別。

4、上述充電樁識別方法，通過先根據(jù)拍攝設(shè)備采集的深度圖像數(shù)據(jù)識別充電樁，在根據(jù)深度圖像數(shù)據(jù)未識別到充電樁時，基于激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別，由于深度圖像數(shù)據(jù)為三維數(shù)據(jù)，對低占比的波動噪聲具有良好的抗干擾能力，可以實現(xiàn)優(yōu)先利用深度圖像數(shù)據(jù)精準(zhǔn)識別充電樁，能夠有效地降低噪聲的干擾，避免直接利用激光點云數(shù)據(jù)識別充電樁容易受到噪點的干擾，從而提高識別充電樁的準(zhǔn)確性。

5、第二方面，本申請還提供了一種充電樁識別方法，應(yīng)用于自移動設(shè)備，自移動設(shè)備配置有拍攝設(shè)備和激光雷達(dá)，所述方法包括：

6、獲取所述拍攝設(shè)備采集的深度圖像數(shù)據(jù)，以及獲取所述激光雷達(dá)采集的激光點云數(shù)據(jù)；將所述深度圖像數(shù)據(jù)與所述激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得融合數(shù)據(jù)；根據(jù)所述融合數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別。

7、上述充電樁識別方法，通過將深度圖像數(shù)據(jù)與激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并根據(jù)融合數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別，由于拍攝設(shè)備采集的深度圖像數(shù)據(jù)為三維數(shù)據(jù)，針對低占比的波動噪聲具有較高的抗干擾能力，可以實現(xiàn)利用深度圖像數(shù)據(jù)與激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合以降低噪點干擾，避免單獨利用激光點云數(shù)據(jù)識別出充電樁容易受到噪點的干擾，從而提高識別充電樁的準(zhǔn)確性。

8、第三方面，本申請還提供了一種自移動設(shè)備，所述自移動設(shè)備包括存儲器、處理器、拍攝裝置以及激光雷達(dá)；

9、所述拍攝設(shè)備，所述拍攝設(shè)備設(shè)置在朝向所述自移動設(shè)備行進(jìn)方向的一側(cè)面，所述拍攝設(shè)備的攝像頭配置為斜朝下，用于拍攝所述自移動設(shè)備行進(jìn)方向上機(jī)身與地面之間的區(qū)域深度圖像數(shù)據(jù)；

10、所述激光雷達(dá)，用于采集激光點云數(shù)據(jù)；

11、所述存儲器，用于存儲計算機(jī)程序；

12、所述處理器，用于執(zhí)行所述計算機(jī)程序并在執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)如上述的充電樁識別方法。

13、第四方面，本申請還提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時使所述處理器實現(xiàn)如上述的充電樁識別方法。

技術(shù)特征：

1.一種充電樁識別方法，其特征在于，應(yīng)用于自移動設(shè)備，所述自移動設(shè)備配置有拍攝設(shè)備和激光雷達(dá)，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括以下至少一項：降采樣，過濾離群點，坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述對預(yù)處理后的所述深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得至少一個候選特征，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別之后，還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述將所述深度圖像數(shù)據(jù)與所述激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得目標(biāo)點云數(shù)據(jù)，包括：

8.一種充電樁識別方法，其特征在于，應(yīng)用于自移動設(shè)備，所述自移動設(shè)備配置有拍攝設(shè)備和激光雷達(dá)，所述方法包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述將所述深度圖像數(shù)據(jù)與所述激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，獲得融合數(shù)據(jù)，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的充電樁識別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述融合數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別之后，所述方法還包括：

11.一種自移動設(shè)備，其特征在于，所述自移動設(shè)備包括存儲器、處理器、拍攝設(shè)備以及激光雷達(dá)；

12.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時使所述處理器實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的充電樁識別方法，或權(quán)利要求8至10任一項所述的充電樁識別方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種充電樁識別方法、自移動設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取所述拍攝設(shè)備采集的深度圖像數(shù)據(jù)，以及獲取所述激光雷達(dá)采集的激光點云數(shù)據(jù)；根據(jù)所述深度圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別；若根據(jù)所述深度圖像數(shù)據(jù)未識別到所述充電樁，則根據(jù)所述激光點云數(shù)據(jù)進(jìn)行充電樁識別。上述充電樁識別方法，可以實現(xiàn)優(yōu)先利用深度圖像數(shù)據(jù)精準(zhǔn)識別充電樁，能夠有效降低噪聲的干擾，避免直接利用激光點云數(shù)據(jù)識別充電樁容易受到噪點的干擾，從而提高識別充電樁的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：吳德明,郭睿,王斌
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳竹芒科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6